- AIコーディングアシスタントは以前は自動補完機能と同義だった。
- AIアシストされたコード補完機能は、AIのコード補完を進化させた次のステップと感じられた。
- コンプリーション受容率（CAR）はAIコーディングツールの主要なパフォーマンス指標となった。
- 現在、開発者はAIツールをより複雑な問題の解決や新機能の生成などに活用したがっている。
- AIコーディングアシスタントはコードの行を単に完成させるだけでは不十分である。
- AIエンエーブルドチャットがより複雑なプログラミング課題に最適なインタフェースである。
- チャット指向プログラミング（CHOP）や反復的なプロンプトの改良を通じたコーディングが問題解決に役立つ。
AIコーディングアシスタントは自動的にコードを生成し、既存のRedis呼び出しをSQLiteデータベースクエリに置き換え、コードベース全体の変更を可能にした。コンプリーション受容率（CAR）は重要だが、もはやゴールドスタンダードではなく、より包括的な指標が注目されている。
AI補助コーディングにおける自動補完は依然として有用だが、これはAIによるコーディング支援の氷山の一角に過ぎない。ソフトウェア開発において理解と支援ができるAIシステムが重要となる未来に向かい、コーディングスキルの定義やソフトウェアジョブのトレーニングは大きく変わる可能性がある。
元記事: https://thenewstack.io/ai-code-assistants-are-moving-beyond-auto-complete-heres-whats-next/